异步编程解决多任务处理时不阻塞程序的问题,核心是协程与事件循环。用async定义协程,await暂停执行并交出控制权,asyncio.run启动事件循环,asyncio.gather并发运行多个协程,适用于IO密集型任务如网络请求、文件读写,不适合CPU密集型场景。

想学Python异步编程,关键不是先看一堆概念,而是搞明白它解决什么问题。简单说:你要同时处理多个任务,但不想卡住程序等一个操作完成——比如下载网页、读写文件、调用API。这时候同步代码会“等”,而异步代码可以“转头去干别的”。asyncio就是Python内置用来写这种非阻塞代码的模块。
异步编程的基础是协程(coroutine)。它像函数,但能暂停和恢复。你用async def定义协程,调用时不会立即执行,而是返回一个协程对象。
真正驱动协程运行的是事件循环(event loop)。你可以把它想象成一个调度员,管理所有待执行的任务,哪个能运行就让它跑一会儿,遇到等待(比如网络请求),就切到下一个。
例子:
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async def say_hello():async 用来定义协程函数。只有在async函数里,才能使用await。
await 的作用是“等一个可等待对象”(比如另一个协程、Task、Future),但它不会阻塞整个程序,只是暂停当前协程,把控制权交还给事件循环。
注意:
- 不能在普通函数里用await
- await后面必须是可等待对象,比如另一个协程或Task
- 调用协程函数不等于运行它,要放进事件循环
单个协程没太大意义。真正的价值在于并发。用asyncio.create_task()可以把协程包装成任务,让事件循环同时调度。
常见做法:
例子:
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async def fetch_data(name, delay):异步最适合IO密集型任务,比如:
- 网络请求(配合aiohttp)
- 文件读写(aiofiles)
- 数据库操作(asyncpg, aiomysql)
- 多个API调用并发处理
不适合CPU密集型任务(如大量计算),因为Python的GIL限制,这类任务用多进程更好。
常见坑:
- 忘记加await,协程没执行
- 在协程里用了同步阻塞函数(如time.sleep、requests.get)
- 没理解await的“出让控制权”机制,误以为它会新开线程
基本上就这些。从写一个简单的sleep协程开始,再试两个并发任务,慢慢加真实IO操作。动手比看理论快得多。
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